[发明专利]通过预测对象的运动来捕获机动车辆的环境区域中的对象的方法、摄像机系统以及机动车辆

权利要求书

1.一种基于通过机动车辆(1)的摄像机(4)提供的环境区域(8)的序列图像(10、11)来捕获机动车辆(1)的环境区域(8)中的对象(9)的方法，包括以下步骤：

-识别序列的第一图像(10)中的第一对象特征(24)，其中第一对象特征(24)描述环境区域(8)中的对象(9)的至少一部分，

-基于预定的运动模型估计对象(9)在环境区域(8)中的位置，该预定的运动模型描述了对象(9)在环境区域(8)中的运动，

-基于第一对象特征(24)并基于估计的位置确定序列中的第一图像(10)之后的第二图像(11)中的预测特征(26)，

-确定第二图像(11)中的第二对象特征(25)，

-如果满足预定的关联标准，则将第二对象特征(25)与第二图像(11)中的预测特征(26)相关，以及

-如果第二对象特征(25)与预测特征(26)相关，则将第二对象特征(25)确认为源自对象(9)，

其中，确定第二对象特征(25)和预测特征(26)之间的关联概率(p)，并且如果关联概率(p)超过预定值，则认为预定关联标准满足，

并且，基于第二对象特征(25)确定环境区域(8)中的对象位置(43)，基于预测特征(26)确定环境区域(8)中的预测位置(P2)，确定对象位置(43)和预测位置(P2)之间的空间相似性，以及基于关联概率(p)和空间相似性确定对象(9)在环境区域(8)中的当前位置。

2.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

如果第二对象特征(25)被确认为源自对象(9)，则对象(9)被识别为相对于机动车辆(1)移动。

3.根据权利要求1或2所述的方法，

其特征在于，

基于第二图像(11)中的第二对象特征(25)和预测特征(26)之间的重叠和/或基于第二图像(11)中的第二对象特征(25)和预测特征(26)的尺寸和/或基于第二图像(11)中的第二对象特征(25)和预测特征(26)之间的距离(37)和/或基于环境区域(8)中的对象(9)和与预测特征(26)相关的预测对象(40)之间的距离(39)来确定关联概率(p)。

4.根据前述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

如果省略第二对象特征(25)与预测特征(26)的关联，则确定最后确认的对象特征(41)和第二对象特征(25)之间的关联概率(pL)，其中最后确认的对象特征(41)描述了最后被确认为源自对象(9)的该对象特征。

5.根据权利要求4所述的方法，

其特征在于，

如果最后确认的对象特征(41)与第二对象特征(25)之间的关联概率(pL)大于第二对象特征(25)和预测特征(26)之间的关联概率(p)，则从与最后确认的对象特征(41)相关的环境区域(8)中的位置开始确定预测特征(26)。

6.根据权利要求1所述的方法，

其特征在于，

如果至少两个第二对象特征(25)与预测特征(26)相关，则基于第二对象特征(25)确定对象(9)的当前位置，其中对象位置(43)与预测特征(26)的预测位置(P2)具有更大的空间相似性。

7.根据前述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

如果在图像(10、11)之一中识别出另一对象特征，则检查另一对象特征是否源自进入环境区域(8)的对象，其中基于进入概率执行检查，所述进入概率取决于图像(10、11)中的另一对象特征的位置。

8.根据前述权利要求中任一项所述的方法，

其特征在于，

所述第二对象特征(25)被确定为多边形(28)，其中多边形(28)具有左基点(30)、中心基点(31)、右基点(32)和/或尖端点(33)，并且其中多边形(28)描述对象(9)的宽度和/或高度。